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Enregistrement W2143395758 · doi:10.1029/2006jd007281

Inventory of boreal fire emissions for North America in 2004: Importance of peat burning and pyroconvective injection

2007· article· en· W2143395758 sur OpenAlexaboutno aff
Solène Turquéty, Jennifer A. Logan, Daniel J. Jacob, R. C. Hudman, F. Leung, Colette L. Heald, Robert M. Yantosca, Shiliang Wu, L. K. Emmons, D. P. Edwards, G. W. Sachse

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Aeronautics and Space AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésPeatBorealEnvironmental scienceTroposphereTaigaAtmospheric sciencesClimatologyAltitude (triangle)Emission inventoryHydrology (agriculture)Physical geographyMeteorologyGeologyGeographyForestryAir quality index

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The summer of 2004 was one of the largest fire seasons on record for Alaska and western Canada. We construct a daily bottom‐up fire emission inventory for that season, including consideration of peat burning and high‐altitude (buoyant) injection, and evaluate it in a global chemical transport model (the GEOS‐Chem CTM) simulation of CO through comparison with MOPITT satellite and ICARTT aircraft observations. The inventory is constructed by combining daily area burned reports and MODIS fire hot spots with estimates of fuel consumption and emission factors based on ecosystem type. We estimate the contribution from peat burning using drainage and peat distribution maps for Alaska and Canada; 17% of the reported 5.1 × 106 ha burned were located in peatlands in 2004. Our total estimate of North American fire emissions during the summer of 2004 is 30 Tg CO, including 11 Tg from peat. Including peat burning in the GEOS‐Chem simulation improves agreement with MOPITT observations. The long‐range transport of fire plumes observed by MOPITT suggests that the largest fires injected a significant fraction of their emissions in the upper troposphere.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,201
Score d'incertitude au seuil0,401

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations233
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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